Interferon beta-1b reduces black holes in a randomised trial of clinically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is characterised by inflammatory lesions of the central nervous system. Interferon beta-1b (IFNB-1b) has been shown to improve clinical and magnetic resonance imaging (MRI) measures for patients with MS. OBJECTIVE: To evaluate whether IFNB-1b in patients presenting with clinically isolated syndromes (CIS) prevented persisting T1 hypointensities on MRI (persistent black holes (PBHs)). METHODS: In the placebo-controlled phase, patients (n = 468) were initially randomised to IFNB-1b (n = 292) or placebo (n = 176) for two years or clinically definite MS (CDMS). In the open-label phase (n = 418), both groups were offered IFNB-1b for up to five years. Lesions were classified as PBHs if T1 hypointensity persisted throughout the last available scan (minimum time one year). RESULTS: A total of 435 patients were evaluable for analysis. The number of PBHs/patient was lower in the early rather than the delayed treatment arm during both phases (.42 vs .71, p = .0102 and .70 vs 1.17, p = .0121). Exploratory analyses identified baseline characteristics that affected rate of conversion. CONCLUSIONS: Although the rate of lesions that converted to PBH showed no significant differences between groups, the numbers of PBHs per patient out of new lesions was significantly lower in IFNB-1b patients compared to patients on placebo. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00544037.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».